O que são dados e porque eles são importantes para a tomada de decisão

Seja na vida pessoal, nos negócios ou mesmo nas decisões sobre o lazer, a tomada de decisão embasada por dados de boa qualidade tem um papel fundamental.

No mundo corporativo, a correta análise de informações contidas em servidores e dispositivos de armazenamento pode ajudar as empresas a entender melhor o comportamento do cliente, identificar tendências de mercado e avaliar o desempenho da empresa.

Decisões baseadas em dados podem aumentar a eficiência em processos produtivos, impulsionar a lucratividade de empresas e manter as organizações competitivas.

O que são dados?

Dados é o termo aplicado a informações coletadas em formato específico para análise. Trata-se de uma coleção de fatos ou valores qualitativos, quantitativos ou estatísticos que possuem significado útil e podem ser interpretados para facilitar a decisão ou otimizar alguma atividade produtiva.

O termo pode representar ideias abstratas ou medidas concretas e é comumente aplicado em pesquisas científicas, finanças e em praticamente todas as atividades organizacionais que exigem a análise de informações.

Essas informações brutas geralmente são organizadas em estruturas conhecidas como tabelas, que podem ser usadas em estruturas maiores para gerar contexto e significado a um determinado tema.

No contexto da ciência da informação, dados são registros armazenados em sistemas computacionais que podem, por meio de softwares que fazem uso de algoritmos, serem analisados de maneira eficiente e auxiliar a tomada de decisões.

Preços de ações, taxas de criminalidade, nível de desemprego, alfabetização são apenas alguns exemplos de conjunto de dados.

Nesse contexto, essas informações brutas representam os fatos e números que podem ser usados para serem processados para a tomada de decisão.

Um pouco da história sobre o assunto

O termo "dados" tem uma história linguística interessante. A palavra se origina do latim "datum", que significa "aquilo que é dado".

Isso se refere à ideia de que o material de análise são informações previamente dadas, apresentadas ou fornecidas de alguma maneira.

Em inglês, o uso moderno da palavra "data" para se referir a "fatos ou informações usados para calcular, analisar ou planejar algo".

O primeiro registro de uso do termo é do final do século XVII, porém, naquele período, a palavra ainda era empregada no singular, como "datum".

Já no século XX, com o advento dos computadores e do processamento eletrônico de informações, o termo foi adotado no plural (data) e associado aos conjuntos de informações ou estatísticas coletadas para análise.

Em português, o termo "dados" foi adaptado do inglês, é está associado a informações ou fatos numéricos, textuais, visuais ou de qualquer outro tipo, coletados para referência, análise, cálculo ou processamento.

Para que serve um conjunto de dados?

Apesar da grande preocupação com a infraestrutura de rede, o armazenamento e a proteção de dados, muitas organizações ainda têm dificuldades em entender quais são as aplicações para as informações armazenados.

Um conjunto de dados serve a vários propósitos, dependendo do campo de aplicação. Em sua essência, essa coleção organizada de registros pode ser usada para análise, extração de informações e tomada de decisão.

Na pesquisa, esse agrupamento de informações fornece a matéria-prima para a análise estatística, permitindo aos pesquisadores testar hipóteses, identificar padrões e gerar insights.

Nas empresas, informações históricas podem ajudar a identificar tendências de mercado, entender o comportamento do cliente e avaliar o desempenho dos produtos.

No campo da ciência da computação, conjuntos de dados podem, por exemplo, ser usados para treinar e testar algoritmos de aprendizado de máquina e inteligência artificial.

Quais são as formas que dados podem ser agrupados?

Os dados coletados e disponíveis em unidades de armazenamento podem ser agrupados de várias maneiras para facilitar a análise, interpretação e a tomada de decisão.

Uma abordagem comum é agrupar os registros por categorias. Por exemplo, se você coletou informações sobre a população de uma cidade, você pode agrupá-los por bairros, faixa etária ou renda.

Outra forma de agrupar registros históricos é por intervalos de tempo como minutos, horas, dias, semanas, meses ou anos. Essa forma de trabalho é particularmente útil quando manipulamos séries temporais que mudam ao longo do tempo.

Dados podem ser ainda agrupados com base em suas características quantitativas, como agrupar indivíduos em grupos definidos por idade, altura ou peso.

Finalmente, em alguns casos, informações brutas podem ser agrupadas com base em padrões ou clusters identificados por aprendizado de máquina, como análises de cluster ou de componentes principais.

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Quais são as principais técnicas usadas para analisar dados?

O campo da análise de dados é muito amplo e está em constante evolução, com novas técnicas e ferramentas sendo desenvolvidas e aprimoradas o tempo todo.

Por isso, a escolha do melhor método dependerá da forma como foi feita a coleta e o armazenamento de dados, do tipo de informações brutas que serão analisados e das perguntas que precisam ser respondidas. As técnicas mais comuns incluem:

Análise Estatística: Essa forma de análise pode envolver uma variedade de técnicas como testes de hipóteses, regressão linear, regressão logística, análise de correlação e outros métodos estatísticos.

A análise estatística é frequentemente usada por exemplo para identificar tendências e para fazer inferências sobre uma população com base em uma amostra de dados.

Séries temporais: Esta técnica é usada para analisar informações coletadas ao longo do tempo para identificar tendências, ciclos ou outros padrões.

Visualização de dados: A visualização é uma técnica importante que permite aos analistas visualizar as informações compiladas graficamente.

Essa forma de apresentação pode ajudar a identificar padrões ou tendências que podem não ser tão óbvias quando se olha apenas para os números brutos.

Regressão: A análise de regressão geralmente é utilizada para entender a relação entre variáveis dependentes, independentes e para prever resultados.

Análise de Cluster: Esta nova técnica é usada para agrupar conjuntos de registros em grupos ou clusters, com base em alguma medida de similaridade.

Data mining: Técnicas de mineração (data mining) são usadas para explorar ou extrair grandes conjuntos de informação relevantes ou padrões ocultos.

Aprendizado de Máquina: Métodos que usam o machine learning podem ser usados para criar modelos que podem fazer previsões ou tomar decisões com base na informação.

Essas técnicas podem usar servidores de grande capacidade, clusters de dados, incluir árvores de decisão, redes neurais, algoritmos de agrupamento, etc.

Análise de texto: Também conhecida como processamento de linguagem natural (NLP), esse método é usado para extrair alguma informação significativa de dados textuais.

Por que é importante classificar os dados?

Classificar eventos simplifica a seleção de informações relevantes para a análise e tomada de decisão. Essa classificação pode ser feita de várias formas, dependendo de suas características, fontes, formato e outros critérios.

As formas mais comuns são:

Por natureza: Os dados podem ser categorizados como qualitativos e quantitativos. Registros quantitativos são informações numéricas e podem ser medidos ou contados, como por exemplo, idade, salário e temperatura.

Já os registros qualitativos, também conhecidos como categóricos, são do tipo “não numéricos” e descrevem qualidades ou características como por exemplo a cor do cabelo, nacionalidade e o gênero.

Por fonte: Nesse caso as informações são classificadas como primárias e secundárias. Dados primários são coletados diretamente da fonte, através de experimentos, entrevistas, pesquisas, etc.

Dados secundários geralmente são coletados de algum documento derivados de fontes já existentes, como livros, registros, internet, etc.

Por formato: Os dados também podem ser classificados em estruturados, semi-estruturados e não estruturados. Dados estruturados são altamente organizados como os registros de um software de gestão do tipo ERP.

Dados semi-estruturados têm alguma organização como as encontradas no formato JSON e os dados não estruturados são registros ou arquivos que não são facilmente categorizáveis como textos livres, imagens e vídeos.

Por propriedade: As informações brutas podem ainda ser transacionais, de série temporal, de painel e de corte transversal (capturados em um ponto específico no tempo).

Por nível de acesso: De uma forma geral, a maioria dos registros pode ser categorizado como públicos, privados, sensíveis ou pessoais.

Por escala: Os dados podem ser classificados em nominais, ordinais, intervalares e rácio (diferenças uniformes com um zero verdadeiro).

Essas são apenas algumas das maneiras como os registros podem ser classificados, e muitas vezes uma única fonte pode ser classificada de várias maneiras diferentes, dependendo do contexto.

Quais são as principais ferramentas usadas para a análise de dados?

Os principais equipamentos e softwares utilizados para análise e tomada de decisão variam de acordo com as necessidades específicas de cada projeto.

Servidores locais, sistemas de armazenamento (storages) e serviços de nuvem também são uma parte importante para análise da informação, especialmente quando se trata de armazenar e acessar grandes volumes de informação.

Com o avanço da tecnologia, mesmo computadores pessoais já possuem processadores capazes de processar grandes volumes de informação de maneira rápida e eficiente.

Esses dispositivos muitas vezes podem executar software de análise complexos, simplificam o trabalho de processamento e minimizam os erros humanos.

Além disso, esse tipo de software é uma parte essencial dos elementos necessários para análise e tomada de decisão.

Sem softwares estatísticos como o Zoho, Klipfolio, Loocker ou Tableau, além de linguagens e sistemas para gerenciamento de banco de dados como Python e SQL nada disso seria possível.

Dados, informação e conhecimento

Dados, informações e conhecimento são três pilares interconectados que conduzem a tomada de decisões informadas em qualquer campo de atividade.

Como vimos, dados podem ser provenientes de várias fontes e representam uma coleção de fatos brutos, não processados e sem qualquer interpretação ou contexto.

Quando esses registros são organizados, estruturados e processados, eles são transformados em informações. Essa coleção de registros interpretada melhoram o entendimento e geram padrões, por isso podem ser utilizadas de maneira significativa.

Nessa hora servidores, sistemas de armazenamento e softwares confiáveis desempenham um papel fundamental ao permitir a análise eficiente da informação, possibilitando a geração de conhecimento.

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